Hier vind je een selectie van boeken die geraadpleegd zijn voor het schrijven van de artikelen op deze website. De boeken zijn verkrijgbaar bij de betere online boekhandel, zoals die met de corpulente blauwe mascotte of die vernoemd naar de rivier in Brazilië.

Oom Petros is het zwarte schaap van de familie. Een uitgebluste oude man die leeft als een kluizenaar, en zelfs door zijn familie wordt gezien als ‘een van die mislukkingen van het leven’. Maar ooit was oom Petros een gevierd wiskundige. Briljant en hoogmoedig wijdde hij zijn hele leven aan een probleem dat al eeuwen elke oplossing weerstaat: het vermoeden van Goldbach.

Als zijn neef dit ontdekt, begint hij een speurtocht naar oom Petros’ verleden. Een levenslange obsessie lijkt uiteindelijk tot niets anders geleid te hebben dan een gebroken man. Totdat Petros door een laatste ontmoeting met zijn neef eens te meer de diepe, mysterieuze schoonheid van de wiskunde ervaart.

Data science-bibliotheken, frameworks, modules en toolkits zijn geweldig voor het beoefenen van data science, maar ze vormen ook een goede manier om je in het vakgebied te verdiepen zonder dat je data science echt begrijpt. In dit boek leer je hoe veel van de meest fundamentele tools en algoritmes voor data science werken door ze helemaal vanaf nul te implementeren.

Als je aanleg hebt voor wiskunde en enige programmeervaardigheden, helpt auteur Joel Grus je om vertrouwd te raken met de wiskunde en statistiek die de kern vormen van data science, en met de hackingvaardigheden die je nodig hebt om aan de slag te gaan als data scientist. De rommelige overvloed aan data van vandaag bevat antwoorden op vragen waar niemand ooit aan gedacht heeft. Dit boek geeft je de knowhow om die antwoorden op te graven.

• Volg een spoedcursus Python
• Leer de basisprincipes van lineaire algebra, statistiek en kansberekening – en begrijp hoe en wanneer deze worden gebruikt in data science
• Verzamel, verken, schoon op, verwerk en manipuleer data
• Duik in de basisprincipes van machine learning
• Implementeer modellen zoals k-naaste-buren, Naïef Bayes, lineaire en logistische regressie, beslisbomen, neurale netwerken en clustering
• Ontdek aanbevelingssystemen, natuurlijke taalverwerking, netwerkanalyse, MapReduce en databases

In 1954 vond Darrell Huff dat het genoeg was geweest. Hij was het zat dat politici, adverteerders en journalisten statistieken gebruikten om te sensationaliseren, op te blazen, te verwarren, te simplificeren en – soms – ronduit te liegen. Hij besloot hun slecht geïnformeerde en sluwe praktijken aan de kaak te stellen. Het resultaat is How to Lie with Statistics: de ultieme en hilarische handleiding over hoe statistieken worden ingezet om te misleiden.

Met meer dan anderhalf miljoen verkochte exemplaren wereldwijd heeft het boek generaties lezers vermaakt met zijn brutale blik op de fijne kneepjes van steekproeven, gemiddelden, fouten, grafieken en indexen. En in de moderne wereld van big data en desinformatie blijft Huff de perfecte gids door het doolhof van feiten en cijfers dat erop gericht is ons werkelijk alles te laten geloven.

In deze “belangrijke en uitgebreide” gids voor statistisch denken (New Yorker) ontdekt u hoe u data en wiskunde kunt gebruiken om de grootste problemen in het leven beter te begrijpen.

Het tijdperk van big data heeft statistische geletterdheid belangrijker gemaakt dan ooit. In The Art of Statistics laat David Spiegelhalter zien hoe u statistisch redeneren kunt toepassen op problemen uit de praktijk. Of het nu gaat om preventieve medische screening of de vreselijke misdaadgolf van seriemoordenaars, Spiegelhalter leert ons hoe we vragen, aannames en verwachtingen kunnen verhelderen en, nog belangrijker, hoe we de antwoorden die we krijgen kunnen interpreteren. Door het onvergelijkbare inzicht van een expert te combineren met het speelse enthousiasme van een liefhebber, is The Art of Statistics de ultieme gids voor de kracht van data.

↵ Terug naar de homepage